Bootstrap 是一个流行的 HTML、CSS、JavaScript 框架，可以帮助我们开发响应式、移动优先的前端 Web 应用程序。它为表单、排版、导航、按钮和其他界面组件提供了设计模板。Python 是操作 Web 内容的最佳语言。Selenium 库如果我们需要使用 Python 编程点击链接，则应使用 selenium 库。它是最流行的开源自动化测试工具，允许我们使 Web 浏览器自动化。Selenium 主要用于自动化 Web 应用程序的测试目的，也用于其他... 阅读更多

Python 提供了 Pywebcopy 模块，允许我们下载并存储整个网站，包括所有图像、HTML 页面和其他文件到我们的机器上。在这个模块中，我们有一个名为 save_webpage() 的函数，它允许我们克隆网页。安装 pywebcopy 模块首先，我们必须使用以下代码在 Python 环境中安装 pywebcopy 模块。pip install pywebcopy 安装成功后，我们将得到以下输出 – 在索引中查找：https://pypi.ac.cn/simple、https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/ 收集 pywebcopy 下载 pywebcopy-7.0.2-py2.py3-none-any.whl (46 kB) . . ... 阅读更多

JSON 可以缩写为 JavaScript 对象表示法。它是一个基于文本的文件，用于在编程语言中传输和存储数据。它受 Python 编程语言支持，使用名为 JSON 的内置包，其文本以带引号的字符串格式给出，其中包含花括号 {} 内的键和值，与字典相同。要在 Python 中使用 JSON，我们必须在 Python 脚本中导入 JSON 包。JSON 包提供了多种方法，其中一种方法是 dumps。它用于将 Python 元组对象转换为... 阅读更多

简介回归是一种预测建模技术，用于分析自变量和因变量之间的关系。目标（因变量）和自变量之间的关系可以是线性的或非线性的。目标始终是连续值，回归广泛用于预测、理解因果关系以及预测分析。在本文中，让我们探索各种可用的回归技术。回归技术线性回归 - 它是所有回归技术中最简单的。在线性回归中，自变量和目标变量之间存在线性关系或依赖关系。... 阅读更多

简介单个标记称为一元词。一元词性标注器是一种仅需要一个单词来推断单词词性的标注器。它只有一个单词的上下文。NLTK 库为我们提供了 UnigramTagger，它继承自 NgramTagger。在本文中，让我们了解 NLP 中一元词性标注器的训练过程。一元词性标注器及其使用 NLTK 进行的训练工作一元词性标注器继承自 ContextTagger。实现了 context() 方法。context 方法与 choose_tag() 具有相同的参数。从 context() 方法中，... 阅读更多

groupby() 和 aggregate() 是 Pandas 库中提供的两个函数。groupby() 函数groupby() 函数允许您根据一个或多个列对 DataFrame 进行分组。它在内部执行一系列操作，例如拆分对象、应用函数以及组合结果，对 DataFrame 对象进行操作。此函数返回 DataFrameGroupBy 对象，其中包含有关组的信息。一旦我们获得此对象，我们就可以执行各种操作，例如计算平均值、计算总和和平均值等…语法以下是 groupby() 函数的语法 – DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, ... 阅读更多

简介在 NLP 中，将文本分解成句子是一个非常重要的预处理任务。分词是将文本语料库分解成单个句子的过程。在 NLTK 中，默认的分词器可以很好地完成文本分词任务，但是当文本包含非标准的标点符号、符号等时，它就会失败。在这种情况下，我们需要训练一个分词器。在本文中，让我们探讨分词器的训练，并了解过滤词或停用词的使用。在 NLP 中对句子进行分词NLTK 中的默认分词器可以用于... 阅读更多

简介WordNet 是一个大型的单词数据库，存在于 NLTK 库中，以多种语言存在，用于自然语言相关的用例。NLTK 库有一个名为 Synset 的接口，允许我们在 WordNet 中查找单词。动词、名词等被分组到同义词集中。WordNet 和同义词集下图显示了 WordNet 的结构。在 WordNet 中，维护了单词之间的关系。例如，像 sad 这样的词是相似的，并且在类似的上下文中找到应用。这些词在使用过程中可以互换。这些类型的词被分组为同义词集。每个同义词集是... 阅读更多

有多种方法可以使用 numpy 库从列表中以不同的概率选择元素。在 Python 中，NumPy 库提供了一个名为 random 的模块，其中包含多个函数，例如 choice()、multinomial() 等，用于从数组中以不同的概率选择元素。列表中定义的所有概率值的总和应等于 1。让我们逐一查看每种方法。使用 random.choice() 函数 random 模块提供了一个名为 choice() 的函数，用于根据指定的概率分布计算给定一维数组的随机样本。 ... 阅读更多

有多种方法可以检查给定 NumPy 数组的元素是否非零。以下是一些我们可以应用的常用方法。使用布尔索引 布尔索引是 NumPy 库中的一种技术，它允许根据布尔条件从数组中选择特定的元素。这会创建一个包含 True 或 False 值的布尔掩码，其形状和大小与布尔条件相同。示例 以下示例说明如何使用布尔索引来检查给定 NumPy 数组的元素是否非零。import numpy as np arr = ... 阅读更多